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北部湾茅尾海红树林蓝碳资源评估及其保护研究


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北部湾茅尾海红树林蓝碳资源评估及其保护研究
  • 书号：9787030829993
    作者：田义超等
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：170
    字数：232000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2025-11-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥138.00元
    售价： ￥103.50元
  • 图书介质:
    纸质书

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本书详细介绍了北部湾茅尾海红树林的基本情况、多源卫星遥感数据处理及种群分类实践，研发了红树林生物量反演系统，评估了红树林的蓝碳资源空间分布格局及影响因素，围绕红树林蓝碳资源保护展开深入研究。全书以多源遥感数据和野外采样数据为依据，结合国内外红树林蓝碳资源评估理论基础与技术方法，对多源卫星遥感技术在红树林生态系统中的应用进行了系统探讨，并阐述了茅尾海红树林生态系统蓝碳资源的空间分布现状，进一步丰富了红树林生态系统碳循环研究的实践案例，对红树林生态系统的修复以及可持续性保护具有一定的参考价值。
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    序
    前言
    第1章 绪论 1
    1.1 红树林生态系统及蓝碳研究概况 1
    1.1.1 红树林 1
    1.1.2 红树林生态系统 1
    1.1.3 红树林生态系统分类研究 6
    1.1.4 红树林生态系统蓝碳研究 9
    1.2 理论基础与研究范式 14
    1.2.1 红树林生态系统蓝碳研究的理论基础 14
    1.2.2 红树林生态系统蓝碳研究的评估范式 16
    1.2.3 红树林生态系统蓝碳研究的驱动力方法 18
    1.3 研究思路与技术路线 21
    参考文献 24
    第2章 北部湾茅尾海红树林基本情况 33
    2.1 地理位置 33
    2.2 气候概况 34
    2.3 入海河流 35
    2.4 海岸地貌 36
    2.5 底质类型 36
    2.6 社会经济 37
    2.7 人类活动 38
    参考文献 39
    第3章 红树林多源卫星数据来源与预处理 40
    3.1 GF-2号卫星数据 40
    3.1.1 GF-2号卫星数据来源 40
    3.1.2 GF-2号卫星数据预处理 41
    3.2 Landsat 8卫星遥感影像数据 42
    3.2.1 Landsat 8卫星遥感影像数据来源 42
    3.2.2 Landsat 8卫星遥感影像数据预处理 43
    3.3 UAV-LiDAR与高光谱数据 43
    3.3.1 UAV-LiDAR与高光谱数据来源 43
    3.3.2 UAV-LiDAR与高光谱数据预处理 44
    3.4 野外采样数据库 44
    3.4.1 野外采样数据来源 44
    3.4.2 野外采样数据预处理 46
    参考文献 46
    第4章 红树林生态系统种群分类实践 47
    4.1 基于光学遥感影像的红树林分类 47
    4.1.1 红树林野外分类样本及特征 47
    4.1.2 红树林种间分类流程 48
    4.1.3 XGBoost模型性能分析 53
    4.1.4 茅尾海典型区红树林种间分类 56
    4.1.5 茅尾海红树林种间分类 59
    4.2 基于无人机影像的红树林样本数据提取 61
    4.2.1 红树林野外分类样本及特征 61
    4.2.2 基于无人机数据的红树林种间分类流程 62
    4.2.3 XGBoost模型性能分析 69
    4.2.4 茅尾海典型区红树林分类结果 74
    参考文献 77
    第5章 红树林生物量反演系统和平台 81
    5.1 LiDAR点云数据特征 81
    5.2 激光雷达红树林生物量反演系统（LiMARS）介绍 83
    5.3 地面与非地面点云分割 85
    5.4 红树林数字模型生成（CHM、DSM与DEM） 87
    5.5 红树林高度/强度特征参数 88
    5.6 红树林郁闭度与单木分割 90
    5.6.1 无瓣海桑红树林郁闭度变量 90
    5.6.2 无瓣海桑红树林单木分割 91
    5.7 红树林生物量反演模块 93
    参考文献 95
    第6章 基于UAV-LiDAR的红树林生物量反演及其空间分布格局 96
    6.1 基于UAV-LiDAR的红树林生物量反演 97
    6.1.1 野外样地调查与异速生长方程 97
    6.1.2 激光点云生物量反演参数生成 100
    6.1.3 生物量反演机器学习模型优选 106
    6.1.4 特征变量选择与模型构建 107
    6.2 典型区红树林生物量空间分布 110
    6.2.1 不同模型性能分析 110
    6.2.2 生物量空间分布格局 117
    6.3 典型区红树林生物量与生态水文过程 118
    6.3.1 不同地貌单元生物量空间分布 118
    6.3.2 不同子流域单元和潮沟生物量空间分布 120
    参考文献 122
    第7章 红树林蓝碳资源评估 126
    7.1 数据来源与预处理 126
    7.1.1 数据来源 126
    7.1.2 Landsat 8卫星遥感影像数据预处理 127
    7.1.3 野外样本数据预处理 127
    7.1.4 气象数据预处理 129
    7.2 基于Landsat 8卫星遥感影像的茅尾海红树林生物量反演 129
    7.2.1 红树林地上生物量模型参数构建 129
    7.2.2 红树林异速生长方程构建 131
    7.2.3 地上生物量反演机器学习模型优选 132
    7.2.4 特征变量选择与模型构建 133
    7.2.5 红树林地上生物量空间分布格局 134
    7.2.6 红树林植被生物量空间分布格局 136
    7.3 基于Landsat 8卫星遥感影像的茅尾海红树林土壤碳反演 138
    7.3.1 红树林土壤碳模型参数构建 138
    7.3.2 土壤碳反演机器学习模型优选 138
    7.3.3 特征变量选择与模型构建 140
    7.3.4 红树林土壤碳空间分布格局 141
    7.4 茅尾海红树林蓝碳空间分布格局 142
    7.4.1 红树林蓝碳计算方法 142
    7.4.2 红树林蓝碳空间分布格局 143
    参考文献 144
    第8章 红树林蓝碳资源及其保护 149
    8.1 茅尾海红树林蓝碳资源空间分布热点分析 149
    8.1.1 探索性空间数据分析方法 149
    8.1.2 红树林空间分布模式 151
    8.1.3 红树林生物量热点与冷点分析 153
    8.2 茅尾海红树林蓝碳驱动力分析 154
    8.2.1 红树林蓝碳的全局解释性及非线性特征 155
    8.2.2 红树林蓝碳的驱动力机制 161
    8.3 茅尾海红树林蓝碳资源评估讨论 163
    8.4 红树林保护及应对策略 165
    8.4.1 红树林保护现状 165
    8.4.2 红树林保护存在问题 165
    8.4.3 红树林修复潜在分布区对策和建议 167
    参考文献 170
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